В книге мы не будем говорить о метриках. Кто решил ее прочесть с ожиданием разобраться как правильно подобрать метрики под компанию, процесс, продукт, систему… – Вам не сюда.
И в книге мы вообще никаким образом не будем касаться ни KPIs, ни построения Dashboard-ов. Потому что эти вопросы вообще к анализу данных и аналитике не имеют отношения. Это чистой воды вопросы систем управления.
В общем, если даже прочитав аннотацию и предыдущие разделы Вы все еще надеетесь узнать в книге как подбирать эффективные метрики, формировать KPIs и дашборды для компании, функции, процесса или продукта – оставьте Вашу надежду, ибо в этих вопросах данная книга никак не поможет.
В части данных – мы обзорно коснемся формирования правильных массивов данных, с которыми можно «по-человечески» работать. Но перечислять какие данные обычно собираются для тех или иных направлений (продажи, маркетинг, производство, HR, социология и т.д.), для чего их использовать и в каких расчетах применять, как организовать хранилища данных – эти вопросы также не из тематики книги.
Книга также почти не касается вопросов визуализации данных (хотя даже эту тему многие считают аналитикой) – это вопросы обработки и представления данных / информации, но не аналитики.
А вот, собственно говоря, аналитике, набору современных инструментов для поиска скрытых закономерностей и прогностического анализа и будет посвящена книга.
Книга поможет тем, кто хочет, к примеру, научиться с определенной долей вероятности отвечать на такие вопросы:
· Будет ли соискатель эффективен на должности продавца?
· Как долго будет клиент пользоваться услугами компании?
· Кто из клиентов в ближайшее время перестанет пользоваться услугами?
· Насколько понизится мотивация персонала при снижении удовлетворенности возможностями карьерного роста?
· Что повлияло на выбор того или иного кандидата в президенты?
· Вернет ли потенциальный заемщик кредит?
· И т. д.
Глава с двумя оговорками для высшего менеджмента
В этом разделе речь все о том же, что не входит в предмет данной книги, но сквозь «другие очки» – «вид сверху» глазами высшего руководства компании.
Этот раздел в дополнение к предыдущему написан специально для представителей высшего менеджмента («злые языки» говорят, что для отпугивания нежелающих делать своими руками).
Книга не покрывает такие вопросы менеджмента как:
· устройство и построение корпоративных систем аналитики (построение аналитических функций в компаниях)
· оценка уровня зрелости аналитической функции компании
УСТРОЙСТВО И ПОСТРОЕНИЕ КОРПОРАТИВНЫХ СИСТЕМ АНАЛИТИКИ (ПОСТРОЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ В КОМПАНИЯХ).
Многие компании путают аналитику с тем, как внедрить и управлять аналитической функцией по всему предприятию. Путать корпоративную систему аналитики с непосредственно аналитикой – то же самое, что путать корпоративную систему управления проектами с непосредственным управлением проектом.
Корпоративная аналитическая система – это и корпоративная методология, и аналитические спецподразделения (офисы), и процессы, и оборудование с программным обеспечением и т. д. И тема эта вообще из области проектирования организаций, а не аналитических методов и инструментария.
Но в рамках данной книги будут наборы методов прогностической аналитики и поиск инсайтов с применением простых описательных статистик. Это то, что отдельно взятый человек может своими руками использовать на своем рабочем месте или в жизни. Эти методы могут внедряться в корпоративных системах аналитики как отдельные компоненты, но они никак не заменитель всей системы или ее элементов.
В общем, книга не о корпоративных системах аналитики.
УРОВЕНЬ ЗРЕЛОСТИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ КОМПАНИИ.
В бизнес-структурах аналитикой, как я упоминал в предыдущей главе, называют все что угодно: от просто данных и до KPIs с Dashboard’ами. И «ноги растут» от того же понимания уровня развития/зрелости аналитических функций в организациях, который не предмет данной книги.
Об уровнях зрелости упомяну только здесь и один раз. Когда я анализирую уровень зрелости аналитической функции в компании, то базируюсь на используемых уровных PWC (Price Waterhouse Coopers):
Уровни зрелости аналитической функции
Это на самом деле достаточно общий подход, но PWC активно с ним работают, потому приписываю его им.
Здесь первый уровень – уровень данных – обозначает способность предприятия извлекать данные и иметь отчеты с констатацией и описанием того «что есть на сегодня и уже случилось». Здесь вовсю фигурируют всем известные отчеты с накопленными данными за периоды (в них не особо заморачиваясь могут также накладывать линейные линии трендов).
Два следующих – метрики с отчетами и диагностика (сюда же относятся дашборды и бенчмарки) – обозначают, что компания может осуществить диагностику и понять «почему случилось и насколько все плохо\хорошо». Эти два уровня, кстати, в более ранних версиях были объединены в один уровень. Вот здесь уже вовсю работают описательные статистики, в том числе процентили, квартили, моды, медианы, средние и т. д. В книге мы рассмотрим методы описательной статистики, которые читатель сможет использовать, но не будем рассматривать как их визуализировать, строить дашборды или «нарезать» KPIs.
Следующий уровень – инсайты – это не отдельные методы, а способность организации собирать данные из разных систем и источников в едином информационном поле. По сути, наличие корпоративного хранилища данных, из которого можно извлекать данные и используя все те же описательные статистики обнаруживать находки/инсайты не всегда видны в рамках одной системы с данными одной направленности. В книге я покажу как с использованием прикладных функций Excel соединить данные из разных источников, а также приведу менеджмент-кейсы с инсайтами при использовании простых описательных статистик. Но в книге не будет о том, как отстроить этот уровень зрелости в организации.
И последний уровень – прогностическая аналитика – это способность компании строить предиктивные (предсказательные) модели, базирующиеся на скрытых закономерностях и неочевидных взаимосвязях во всех имеющихся у нее данных. Это уже применение новомодных систем искусственного интеллекта (AI). В данной книге будут изложены методы аналитической статистики (корреляции, регрессии, факторный и кластерный анализ и т.д.), которые прочитавший профессионал сможет сразу использовать в своей работе. Но здесь не будет о том, как и с помощью каких систем вывести компанию на такой уровень зрелости.
Но в последнее время многие консультанты говорят, что есть еще один некий уровень для организации, который интересует именно высшее руководство компаний – прескриптивная аналитика (еще Вы могли слышать на конференциях или от консультантов «нормативная» или «предписательная» аналитика).
Чем интересен ТОР’ам этот уровень и чем же он отличается от тех уровней, на которых работает описательная статистика и прогоностическая аналитика? Если описательная статистика отвечает на вопрос «что было?», а прогностическая аналитика «что будет?» – то прескриптивная аналитика пытается ответить на вопрос «а что кому и где делать?» + «к чему приведут те или иные действия?».
Но, в отличие от описательной и аналитической статистики, прескриптивная аналитика – это не отдельная область знаний, со своей методологией, специфическими методами или понятиями. Это смесь прогностических методов (базируется на них), автоматизации процессов, бизнес-правил и автоматизированных управленческих предписаний к исполнению.
Прескриптивная аналитика: рассматривать ли как уровень?
Т.е, это скорее попытка автоматизации управленческих решений и воздействий. Повторю: прескриптивная аналитика – это «смесь» из использования методов прогностической аналитики, математических бизнес-моделей, бизнес-правил, алгоритмов, автоматизированных процессов и управленческих решений и т.д., чтобы оценить возможные будущие исходы (последствия) действий компании. Это искусство конкретной компании использовать вышеперечисленное для моделирования возможных вариантов будущего и автоматического принятия управленческих решений и воздействий.
Но я персонально не расцениваю этот уровень как часть уровня зрелости аналитической функции. Не потому, что тут нет отдельного предмета, методологии, методов и т. д. Ведь на уровне «Инсайтов» их также нет. Но уровень инсайтов/находок базируется на описательной статистике, со своим предметом, задачами, методологией и методами – т.е., все еще лежит в границах аналитической дисциплины. А на уровне прескриптивной аналитики переплетается и автоматизация, и системы управления, и собственно аналитическая функция. Т.е., это более широкая и мультифункциональная область.
Ну и еще мне на сегодня прескриптивная аналитика выглядит (пока что) созданной консультантами «упаковкой под продажу» аналитических систем в крупные корпорации.
Оговорки сказал. А если подытожить предмет книги, то данная книга (как и одноименный онлайн курс на UDEMY) – это то, что сфокусировано на методах поиска инсайтов и прогностической аналитики, но не сборник рассказов о том, как «подтягивать» уровень зрелости аналитических функций компаний.
Книга о поиска инсайтов и методах прогностической аналитики
Но в любом случае, если Вы хотите разобраться в методах и попробовать как аналитика работает «вживую» для решения бизнес-задач независимо от уровня Вашей должности – данная книга безусловно будет Вам полезна.
Особенности социально-экономической реальности
В последнее время везде пишут о том, как важно нести гуманитарные и социально-экономические знания (бизнес, коммуникации, менеджмент, предпринимательство и т.д.) в технические направления.
Мне, наряду с необходимостью нести «гуманитарно-социально-экономический свет» инженерам-технарям, не менее важным видится нести технические навыки гуманитариям. Чтобы последние могли более системно принимать решения и опираться в своих концепциях на более твердый фундамент, а не собственные размышления и суждения, подкрепленные только навыками убеждения и лидерско-харизматическими приемами.
Отдельная интересная тема для русской науки и ее масштабирования в век капитализма – это «нести» навыки бизнеса и менеджмента непосредственно в научную среду. Неимоверное количество знаний и открытий умирают в стенах НИИ только потому, что их создатели ограничиваются в лучшем случае разговорами с такими же учеными-экспертами или публикацией в журнале, который читают такие же ученые-эксперты.
Одни не считают нужным (да и ниже их уровня) популяризировать свои открытия. Другие может и хотели бы добиться практического использования продукта их труда (знаний и открытий), но понятия не имеют какими методами и как этим управлять в эпоху капитализма. Но на этой теме я останавливаться в книге не буду.
К социально-экономическим наукам относятся науки, которые оперируют не естественными физическими законами и закономерностями (гравитация, время, пространство, масса, рост, вес, скорость света, давление и т.д.), а такими вещами как восприятие, поведение, мнения, отношения, качества, установки и все порождаемые ими социально-экономические явления.
Любая организация, общество, рынок… – это в первую очередь социально-экономические системы. Для анализа данных в этих системах используются те же методы, что и в технических науках, но есть несколько главных особенностей, которые необходимо помнить.
Аналитика в социально-экономических науках (в противовес с естественно-инженерными) сталкивается с пятью главными особенностями – рис. 2.
Рис. 2. Особенности аналитики в социально-экономической реальности
Теперь разберем этот рисунок.
Во-первых, социально-экономическая система – это очень изменчивая система.
Скорость падения яблока прогнозируема – сколько и где-бы Вы это не повторяли. А деньги, трафик, усилия для результата или популярность (то, что изучается в социально-экономических системах) – совершенно нет.
Т.е., если переменные имеют физические ограничения, препятствующие большому разбросу или смещению размеров – и вероятность случая, кардинально отличающегося от основной массы, крайне низка: это одно. Но измерьте, например, корреляции на фондовом рынке за разные периоды – и коэффициенты будут резко меняться от периода к периоду.
А я часто встречаю, как гуманитарии выдают обнаруженные в социально-экономической реальности корреляции как некие реальные «материальные» зависимости (еще и позиционируют эти статистические взаимосвязи как причинно-следственные). Но вот что-то никто ни разу не предсказал по ним поведение фондового рынка…
Или возьмите компанию – измерьте удовлетворенность персонала, внедрите программу улучшений (даже сделайте что-то небольшое) – и у Вас эффект! Но через год Вы заметите как удовлетворенность сползает вниз… Что повлияло? Почему? Новые люди пришли? Старые привыкли?
Во-вторых, здесь не работает закон нормального распределения.
В социально-экономических дисциплинах закон нормального распределения – это непозволительная роскошь. Но многим менеджерам и гуманитариям он почему-то кем-то крепко «вбит в головы»…
Если мерять рост или вес – да, будет работать закон нормального распределения. Но в социально-экономических системах чаще всего наоборот – мы не будем наблюдать красивую симметрию нормальной кривой. Скорее будет обратная картинка: смещение в одну или в другую сторону.
Так, в конкретно взятой стране 2% людей могут владеть 60—90% капитала.
На любом рынке есть несколько игроков, занимающих 60—90% доли рынка.
Несколько рок-исполнителей или авторов книг забирают на себя 90% популярности и продаж.
Из 100 кандидатов в президенты 5% заберут 95% голосов. И т. д.
Да та же удовлетворенность сотрудников работой в компании будет давать смещение или в одну, или во вторую сторону – и в придачу влиять на другие аспекты работы (это так проявляется способность удовлетворенности, как базовой эмоции, к генерализации).
В-третьих, важность выборки случаев / объектов / наблюдений для применения их ко всей популяции (вся популяция объектов называется «генеральная совокупность»), которую Вы исследуете.
Измерив какие-то физические величины в одном месте, Вы скорее всего получите ± те же самые в другом – ну или с минимальной вариативностью.
Но измерив, например, отношение к кандидату в президенты или расовым вопросам в регионе, Вы точно не получите их ± такими же в другом. Или, замерив удовлетворенность работой в одной компании, Вы не получите тот же результат в другой компании.
И, в-четвертых, важно понимать, что одно-единственное социально-экономическое явление может перевернуть все Ваши представления и закономерности вверх дном. В естественно-технических системах каждый один уникальный случай не ведет к глобальным изменениям.
И пятое – наличие модели для анализа в социально-экономических дисциплинах критически важно.
Модель (Ваше представление, набор предположений об исследуемом объекте) должна предшествовать анализу (кроме случаев, когда у Вас поисковый анализ, цель которого изобрести новые или уточнить существующие модели – но в бизнесе таким вряд ли Вы будете заниматься).